الذكاء الاصطناعي (AI) أصبح اتجاهًا تقنيًا شائعًا في الوقت الحالي، ويتواجد في العديد من مجالات الحياة من الأعمال والتعليم إلى الرعاية الصحية. فما هو الذكاء الاصطناعي وما هي أنواع الذكاء الاصطناعي؟ فهم أنواع الذكاء الاصطناعي الشائعة يساعدنا على استيعاب كيفية عمل الذكاء الاصطناعي وتطبيقه في الواقع بشكل فعال.

الذكاء الاصطناعي (AI) هو تقنية تتيح للآلات (وخاصة الحواسيب) القدرة على "التعلم" و"التفكير" مثل الإنسان. بدلاً من برمجة الحاسوب بتعليمات ثابتة، يستخدم الذكاء الاصطناعي خوارزميات التعلم الآلي ليتعلم من البيانات ويُحاكي القدرات الذهنية للبشر.

وبفضل ذلك، يمكن للحواسيب أداء مهام تتطلب التفكير، مثل تحليل المشكلات، فهم اللغة، التعرف على الصوت والصورة، واتخاذ القرارات بذكاء.

لفهم الذكاء الاصطناعي بشكل أعمق، غالبًا ما يُصنف إلى نوعين رئيسيين: (1) التصنيف حسب مستوى تطور الذكاء (درجة الذكاء أو القدرة مقارنة بالإنسان) و(2) التصنيف حسب الوظيفة ومدى التشابه مع الإنسان (طريقة عمل وسلوك الذكاء الاصطناعي مقارنة بالذكاء البشري). اليوم، دعونا مع INVIAI نتعرف بالتفصيل على كل نوع من أنواع الذكاء الاصطناعي وفقًا لهذين التصنيفين في المحتوى أدناه!

تصنيف الذكاء الاصطناعي بناءً على مستوى التطور (ANI، AGI، ASI)

التصنيف الأول يقسم الذكاء الاصطناعي إلى 3 أنواع رئيسية بناءً على مستوى الذكاء ونطاق قدرات نظام الذكاء الاصطناعي. هذه الأنواع هي الذكاء الاصطناعي الضيق (Artificial Narrow Intelligence - ANI)، الذكاء الاصطناعي العام (Artificial General Intelligence - AGI)، والذكاء الاصطناعي الفائق (Artificial Super Intelligence - ASI).

من بينها، الذكاء الاصطناعي الضيق (أو الضعيف) هو النوع الوحيد الموجود حاليًا في الواقع، بينما الذكاء الاصطناعي العام والذكاء الاصطناعي الفائق لا يزالان في مرحلة البحث أو الفرضيات. دعونا نلقي نظرة على خصائص كل نوع:

الذكاء الاصطناعي الضيق (الذكاء الاصطناعي الضعيف – Artificial Narrow Intelligence)

الذكاء الاصطناعي الضعيف (Narrow AI) هو أنظمة ذكاء اصطناعي مصممة لأداء مهمة محددة أو مجموعة محدودة من المهام. الأهم أن هذا النوع من الذكاء الاصطناعي ذكي فقط ضمن نطاق ضيق تمت برمجته له، ولا يمتلك القدرة على الفهم أو التعلم خارج هذا النطاق. معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحالية تنتمي إلى فئة الذكاء الاصطناعي الضيق، وهو النوع الوحيد المستخدم على نطاق واسع حتى الآن.

مثال نموذجي على الذكاء الاصطناعي الضيق هو المساعدون الافتراضيون مثل Siri وAlexa وGoogle Assistant – حيث يمكنهم تنفيذ أوامر صوتية لضبط المنبه، البحث عن المعلومات، إرسال الرسائل... لكنهم لا يستطيعون القيام بأمور خارج الوظائف المبرمجة لهم. بالإضافة إلى ذلك، يتواجد الذكاء الاصطناعي الضعيف في العديد من التطبيقات المألوفة الأخرى، مثل:

• أنظمة التوصية على منصات مثل Netflix وSpotify (توصية الأفلام والأغاني بناءً على تفضيلات المستخدم).
• الدردشة الآلية التلقائية (Chatbot) التي تدعم العملاء، تحاكي المحادثة للرد على الأسئلة الأساسية عبر النص أو الصوت.
• السيارات ذاتية القيادة (مثل سيارات Tesla الكهربائية) والروبوتات الصناعية – تستخدم الذكاء الاصطناعي للتشغيل الذاتي، رغم أنها تعمل ضمن سيناريوهات محددة مسبقًا.
• التعرف على الصور والوجوه والأصوات – مثل ميزة التعرف على الوجه لفتح الهاتف، أو الترجمة الصوتية (Google Translate).

تُظهر هذه التطبيقات أن الذكاء الاصطناعي الضيق منتشر في حياتنا وغالبًا ما يتفوق على الإنسان في مهام محددة (مثل تحليل كميات كبيرة من البيانات بسرعة أكبر من الإنسان). ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي الضيق لا يمتلك "ذكاءً عامًا"، ولا يمكنه الوعي الذاتي أو الفهم خارج مجاله التخصصي.

الذكاء الاصطناعي العام (الذكاء الاصطناعي القوي – Artificial General Intelligence)

الذكاء الاصطناعي القوي (General AI) هو مفهوم يشير إلى ذكاء اصطناعي يمتلك قدرات تعادل الإنسان في جميع الجوانب الذهنية. هذا يعني أن نظام الذكاء الاصطناعي القوي يمكنه الفهم والتعلم وأداء جميع المهام الذهنية التي يستطيع الإنسان القيام بها، مع القدرة على التفكير المستقل، الإبداع والتكيف بمرونة مع مواقف جديدة تمامًا.

هذا هو الهدف النهائي الذي يسعى إليه الباحثون في مجال الذكاء الاصطناعي – إنشاء ذكاء آلي يمتلك وعيًا وذكاءً عامًا يشبه دماغ الإنسان.

ومع ذلك، الذكاء الاصطناعي القوي لا يزال نظريًا حتى الآن. لم يتم تطوير أي نظام ذكاء اصطناعي يصل إلى مستوى AGI الحقيقي. تطوير الذكاء الاصطناعي القوي يتطلب اختراقات علمية كبيرة، خاصة في محاكاة طريقة تفكير الإنسان وتعلمه. بمعنى آخر، لا نعرف بعد كيف نُعلم الآلات الوعي الذاتي والذكاء المرن تمامًا مثل الإنسان.

بعض نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة (مثل نماذج اللغة الكبيرة مثل GPT) أظهرت بصائر في بعض الخصائص الذكية العامة، لكنها في الأساس لا تزال ذكاءً ضيقًا مدربًا على مهمة محددة (مثل فهم وإنشاء النصوص) وليست ذكاءً قويًا حقيقيًا.

الذكاء الاصطناعي الفائق (الذكاء الاصطناعي المتفوق – Artificial Super Intelligence)

الذكاء الاصطناعي الفائق (Super AI) هو مفهوم يشير إلى ذكاء اصطناعي يتجاوز قدرات الإنسان في جميع النواحي. نظام الذكاء الاصطناعي الفائق لن يكتفي فقط بأداء ما يستطيع الإنسان القيام به، بل سيكون أفضل بكثير – أسرع، أذكى، وأكثر دقة في جميع المجالات.

يمكن للذكاء الاصطناعي الفائق أن يتعلم ويطور نفسه ذاتيًا، بل ويتخذ قرارات وحلولًا لم يخطر ببال الإنسان من قبل. يُعتبر هذا أعلى مرحلة في تطور الذكاء الاصطناعي، حيث تصل الآلات إلى ذكاء فائق متفوق.

حتى الآن، الذكاء الاصطناعي الفائق موجود فقط في الخيال والفرضيات – لم نتمكن من تطوير نظام كهذا بعد.

يرى العديد من الخبراء أن الوصول إلى الذكاء الاصطناعي الفائق قد يكون بعيدًا أو غير مؤكد. إلى جانب ذلك، يثير هذا السيناريو مخاوف كبيرة: إذا أصبح هناك يومًا ما آلات أذكى من الإنسان، هل ستسيطر على البشر أو تسبب مخاطر للبشرية؟ القضايا الأخلاقية والأمنية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي الفائق هي موضوع نقاش حيوي.

مع ذلك، لا يزال العلماء يواصلون البحث في هذا الهدف، لأنهم يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي الفائق إذا تم التحكم فيه جيدًا، يمكن أن يساعد في حل أصعب مشاكل البشرية في المستقبل.

(باختصار، من حيث مستوى التطور، نحن حالياً نمتلك فقط الذكاء الاصطناعي الضعيف (الضيق) – أنظمة ذكاء اصطناعي متخصصة في مهام محددة. الذكاء الاصطناعي القوي قيد البحث والذكاء الاصطناعي الفائق لا يزال مستقبلًا. بعد ذلك، سنستعرض تصنيفًا آخر للذكاء الاصطناعي بناءً على السلوك ومستوى "الذكاء" في طريقة العمل.)

تصنيف الذكاء الاصطناعي بناءً على الوظيفة (Reactive، Limited Memory، Theory of Mind، Self-Aware)

التصنيف الثاني يركز على طريقة عمل ومستوى "الفهم" للذكاء الاصطناعي مقارنة بالإنسان. وفقًا لهذا التصنيف، يُقسم الذكاء الاصطناعي إلى 4 أنواع تصاعديًا: الآلات التفاعلية (Reactive Machines)، الذكاء الاصطناعي بذاكرة محدودة (Limited Memory)، نظرية العقل (Theory of Mind)، والذكاء الاصطناعي الواعي ذاتيًا (Self-Aware).

كل نوع يمثل مستوى تطور في قدرة الذكاء الاصطناعي على تقليد الإدراك والتفاعل مثل الإنسان. فيما يلي تفاصيل كل نوع:

تقنية الذكاء الاصطناعي التفاعلية (Reactive Machine)

هذا هو أبسط مستوى من الذكاء الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي التفاعلي هو أنظمة تتفاعل فقط مع الحالات الحالية بناءً على ما تمت برمجتها عليه، ولا تمتلك القدرة على "تذكر" الخبرات السابقة. بمعنى آخر، لا تمتلك ذاكرة ولا يمكنها استخدام الخبرات السابقة للتأثير على قرارات المستقبل.

مثال كلاسيكي على الذكاء الاصطناعي التفاعلي هو برامج لعب الشطرنج. الحواسيب مثل Deep Blue يمكنها تحليل وضعية الرقعة الحالية واختيار أفضل حركة بناءً على الخوارزميات، لكنها لا "تتذكر" الألعاب السابقة أو تتعلم منها؛ كل لعبة تبدأ معها من جديد كاستجابة آلية.

مع ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي التفاعلي تحقيق أداء عالي جدًا في مهامه – فقد تمكنت الحواسيب من هزيمة أبطال العالم في الشطرنج، مما يدل على قوة الحساب في نطاق ضيق.

ميزة الذكاء الاصطناعي التفاعلي هي سرعة الاستجابة والسلوك المتوقع. لكن أكبر عيب له هو عدم القدرة على التعلم: إذا تغيرت البيئة أو القواعد عن البرمجة الأصلية، فلن يعرف النظام كيف يتكيف.

اليوم، لا يزال الذكاء الاصطناعي التفاعلي يُستخدم كثيرًا في أنظمة التحكم الآلي التي تتطلب استجابة فورية وبسيطة، مثل وحدات التحكم الآلية في الآلات الصناعية التي تعمل وفق شروط ثابتة.

الذكاء الاصطناعي بذاكرة محدودة (Limited Memory)

الذكاء الاصطناعي بذاكرة محدودة هو المستوى التالي، حيث يمتلك نظام الذكاء الاصطناعي القدرة على تخزين واستخدام كمية محدودة من المعلومات السابقة لاتخاذ القرارات. بخلاف الذكاء الاصطناعي التفاعلي البحت، هذا النوع يتعلم من البيانات التاريخية (رغم ضمن نطاق محدود) لتحسين استجاباته المستقبلية.

معظم نماذج التعلم الآلي الحديثة تنتمي لهذا النوع، لأنها تُدرّب على مجموعات بيانات موجودة وتستخدم الخبرات المكتسبة لاتخاذ التنبؤات.

مثال بارز على الذكاء الاصطناعي بذاكرة محدودة هو تقنية السيارات ذاتية القيادة. تجمع السيارة بيانات من الحساسات (كاميرات، رادار...) عن البيئة المحيطة، ثم تخزن مؤقتًا معلومات مهمة (مثل مواقع السيارات الأخرى والعوائق على الطريق) لاتخاذ قرارات مثل التسريع، التوقف، أو الانعطاف بأمان.

رغم أن السيارة لا تتذكر كل شيء رأته طوال الوقت، إلا أنها باستمرار تحدث معلوماتها وتستخدم ذاكرة قصيرة الأمد لمعالجة المواقف – وهذه هي سمة الذكاء الاصطناعي بذاكرة محدودة.

العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي الضيق الحالية تنتمي فعليًا إلى فئة الذاكرة المحدودة. على سبيل المثال، أنظمة التعرف على الوجه تعمل عن طريق التعلم من مجموعة كبيرة من الصور (ذاكرة التدريب) ثم تخزين الخصائص الرئيسية للوجه في الصور الجديدة للتعرف على ما إذا كانت تطابق قاعدة البيانات.

المساعدون الافتراضيون أو الدردشات الذكية تعتمد أيضًا على نماذج مدربة ولديها القدرة على تذكر سياق المحادثة القصير (مثل تذكر السؤال السابق) للرد بشكل أكثر طبيعية. بشكل عام، الذكاء الاصطناعي بذاكرة محدودة يشكل غالبية أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية، مما يمنحها أداءً أفضل من الذكاء الاصطناعي التفاعلي بفضل استغلال البيانات السابقة، لكنه لا يزال غير واعٍ ذاتيًا بالكامل.

نظرية العقل (Theory of Mind)

"نظرية العقل" في الذكاء الاصطناعي ليست تقنية محددة، بل مفهوم يشير إلى مستوى من الذكاء الاصطناعي قادر على فهم الإنسان على مستوى أعمق. المصطلح مستعار من مفهوم Theory of Mind في علم النفس – أي القدرة على فهم أن الآخرين لديهم مشاعر، أفكار، معتقدات ونوايا خاصة بهم. الذكاء الاصطناعي الذي يصل إلى مستوى Theory of Mind سيكون قادرًا على الإدراك والتنبؤ بالحالة النفسية للبشر أو الكيانات الأخرى أثناء التفاعل.

تخيل روبوتًا يعرف إذا كنت سعيدًا أو حزينًا بناءً على تعبير وجهك ونبرة صوتك، ثم يضبط سلوكه بما يتناسب – هذا هو هدف الذكاء الاصطناعي بنظرية العقل. في هذا المستوى، لا يقتصر الذكاء الاصطناعي على معالجة البيانات بشكل آلي، بل يجب أن يفهم عوامل مثل المشاعر والدوافع للطرف المتفاعل. هذا يسمح للذكاء الاصطناعي بالتفاعل الاجتماعي بشكل أكثر طبيعية، وابتكار مساعدين افتراضيين أو روبوتات تمتلك تعاطفًا واستجابة تشبه الإنسان الحقيقي.

حتى الآن، الذكاء الاصطناعي بنظرية العقل لا يزال في مرحلة البحث. بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي بدأت تدمج التعرف على المشاعر (مثل التعرف على نبرة الغضب أو تعبير الحزن)، لكن الوصول إلى نظرية العقل الكاملة لا يزال بعيدًا. هذه خطوة ضرورية نحو الذكاء الاصطناعي القوي، لأن امتلاك ذكاء بشري يتطلب أن يفهم الآلات البشر.

يواصل العلماء في مجال الذكاء الاصطناعي التجارب لتعليم الآلات فهم العوامل غير البيانية مثل المشاعر والثقافة – وهو تحدٍ كبير في هذا المجال.

الذكاء الاصطناعي الواعي ذاتيًا (Self-Aware AI)

هذا هو أعلى مستوى وأيضًا أكبر طموح في مجال الذكاء الاصطناعي: إنشاء آلات تملك وعيًا بذاتها. الذكاء الاصطناعي الواعي ذاتيًا يعني أن النظام لا يفهم فقط العالم من حوله، بل يعرف من هو، يمتلك وعيًا ذاتيًا، ويشعر بحالته كما يفعل الإنسان الواعي بذاته.

حتى الآن، الذكاء الاصطناعي الواعي ذاتيًا غير موجود على الإطلاق؛ هو مجرد فكرة نظرية. الوصول إلى هذا المستوى يتطلب نسخ ليس فقط الذكاء، بل روح الإنسان – وهو أمر لم نفهمه حتى نحن أنفسنا بوضوح. إذا تحقق يومًا ما الذكاء الاصطناعي الواعي ذاتيًا، فسيكون نقطة تحول عظيمة للبشرية، لكنه سيأتي أيضًا مع العديد من القضايا الأخلاقية.

على سبيل المثال، هل يمكن اعتبار الذكاء الاصطناعي الواعي كـ"كائن حي" له حقوق؟ إذا كان يمتلك مشاعر، هل نتحمل مسؤولية أخلاقية تجاهه كما نفعل مع البشر؟ والأهم، ماذا سيحدث إذا أصبح الذكاء الاصطناعي الواعي أذكى من الإنسان – هل سيظل يطيع الأوامر أم سيقرر أهدافه بنفسه؟

هذه الأسئلة لا تزال بلا إجابات واضحة حتى الآن. لذلك، الذكاء الاصطناعي الواعي ذاتيًا لا يظهر إلا في الخيال العلمي أو الأفلام السينمائية.

مع ذلك، البحث في هذا المستوى يساعدنا على فهم أعمق لطبيعة الوعي والذكاء، مما يمكننا من تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر ذكاءً في المستويات الأدنى. قد يكون مستقبل الذكاء الاصطناعي الواعي ذاتيًا بعيدًا، لكنه الهدف الأسمى في مسيرة تطور الذكاء الاصطناعي للبشرية.

يمكننا أن نرى أن أنواع الذكاء الاصطناعي الشائعة حاليًا هي في الغالب الذكاء الاصطناعي الضيق (الضعيف) – أنظمة ذكاء اصطناعي متخصصة في حل مهمة أو مجموعة مهام محددة. المساعدون الافتراضيون، الدردشات الآلية، السيارات ذاتية القيادة، أنظمة التوصية، والتعرف على الصوت... كلها نتائج لتطور الذكاء الاصطناعي الضيق إلى مستويات عالية جدًا.

بينما الذكاء الاصطناعي القوي والمستويات الأعلى مثل نظرية العقل والذكاء الاصطناعي الواعي ذاتيًا لا تزال في المستقبل، وتتطلب سنوات عديدة (وأحيانًا عقودًا) من البحث. رغم التحديات، فإن التقدم المستمر في الذكاء الاصطناعي يعد بفتح آفاق جديدة للعلم وحياة الإنسان.

فهم أنواع الذكاء الاصطناعي يساعدنا على معرفة مكان هذه التقنية اليوم، ومدى إمكانية تطورها في المستقبل، مما يمنحنا رؤية صحيحة لتطبيق الذكاء الاصطناعي بشكل فعال وآمن في حياتنا وعملنا.

باختصار، الذكاء الاصطناعي يحقق تقدمًا هائلًا ويصبح مرتبطًا بشكل متزايد بالإنسان. تصنيف الذكاء الاصطناعي إلى مستويات وأنواع مختلفة يساعدنا على فهم جوهر كل تقنية، الاستفادة القصوى من مزايا الذكاء الاصطناعي الحالي، وفي الوقت نفسه الاستعداد للمستقبل مع ظهور أشكال أكثر تقدمًا من الذكاء الاصطناعي.

مع التطور السريع لعلوم الحاسوب، من يدري، ربما في المستقبل القريب سنشهد ظهور الذكاء الاصطناعي القوي أو حتى الذكاء الاصطناعي الفائق – وهو ما لا يزال اليوم مجرد خيال. بالتأكيد، سيظل الذكاء الاصطناعي مجالًا محوريًا يشكل مستقبل المجتمع البشري، وفهمه بشكل صحيح من الآن أمر بالغ الأهمية.